HPP: COVID-19
Ana Paula Pacheco, Carolina Prando e Henrique Laureano
Last modification on 2022-07-16 11:19:02
Classificação
ASSINTOMÁTICO OUTRO SIM-P SINT DIGESTIVO SINT RESP SRAG
[1,] "Total" "1" "26" "11" "20" "39" "107"
[2,] "Percentual" "0.49%" "12.745%" "5.392%" "9.804%" "19.118%" "52.451%"Sexo
Feminino Masculino
[1,] "Total" "78" "126"
[2,] "Percentual" "38.235%" "61.765%"[1] 0.0007775304p-valor significativo indicando diferença significativa entre as frequências de meninas e meninos com COVID-!9.
Idade
# A tibble: 1 × 7
Mínimo `1o.quantil` Mediana `3o.quantil` Máximo Media Desvio.Padrão
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 0.0137 1.07 5.42 12.3 17.7 6.51 5.80
# A tibble: 2 × 8
Sexo Mínimo `1o.quantil` Mediana `3o.quantil` Máximo Media Desvio.Padrão
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Feminino 0.0137 1.27 5.19 12.1 17.7 6.61 5.70
2 Masculino 0.0137 0.775 5.42 12.3 17.4 6.45 5.88[1] 0.8456329Diferença média das idades por sexo não difere significativamente.
Idade e comorbidade
# A tibble: 2 × 8
`PRESENÇA DE COMORBIDADE` Mínimo `1o.quantil` Mediana `3o.quantil` Máximo Media Desvio.Padrão
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 0 0.0137 0.284 2.15 10.6 17.4 5.18 5.70
2 1 0.0465 2.04 6.18 13.2 17.7 7.69 5.65[1] 0.00189919Diferença média das idades por presença de comorbidade difere significativamente.
Município
# A tibble: 30 × 2
Município n
<fct> <int>
1 CURITIBA 102
2 COLOMBO 14
3 SÃO JOSÉ DOS PINHAIS 13
4 FAZENDA RIO GRANDE 9
5 ALMIRANTE TAMANDARÉ 8
6 ARAUCÁRIA 8
7 PARANAGUÁ 7
8 PIRAQUARA 7
9 CAMPO LARGO 4
10 PINHAIS 4
11 CASTRO 3
12 CONTENDA 3
13 LAPA 3
14 CAMPINA GRANDE DO SUL 2
15 MATINHOS 2
16 ANTONINA 1
17 CAJATI(SP) 1
18 CASCAVEL 1
19 CUIABA 1
20 FIGUEIRA 1
21 ICARAÍMA 1
22 IMBITUVA 1
23 IRATI (sc) 1
24 MANDIRITUBA 1
25 PAPANDUVA 1
26 PONTA GROSSA 1
27 QUATRO BARRAS 1
28 RESERVA 1
29 RIBEIRÃO DO PINHAL 1
30 SIQUEIRA CAMPOS 1
Data do internamento
Mínimo 1o.quantil Mediana Média 3o.quantil Máximo
"2020-04-04" "2020-10-22" "2021-03-13" "2021-01-25" "2021-05-18" "2021-06-30" Desvio.Padrão
128.1144 UTI
Não Sim
[1,] "Total" "144" "60"
[2,] "Percentual" "70.588%" "29.412%"Alta
Alta Óbito Transferência
[1,] "Total" "193" "9" "2"
[2,] "Percentual" "94.608%" "4.412%" "0.98%" Casos ativos
Alta:
Mínimo 1o.quantil Mediana Média 3o.quantil Máximo
"2020-04-17" "2020-10-31" "2021-03-21" "2021-02-05" "2021-05-26" "2021-07-24" Desvio.Padrão
125.4159 Entrada na UTI:
Mínimo 1o.quantil Mediana Média 3o.quantil Máximo
"2020-04-07" "2020-08-11" "2021-03-09" "2021-01-14" "2021-05-24" "2021-07-05" Desvio.Padrão
144.4922 Saída da UTI:
Mínimo 1o.quantil Mediana Média 3o.quantil Máximo
"2020-04-17" "2020-08-20" "2021-03-23" "2021-01-22" "2021-05-28" "2021-07-14" Desvio.Padrão
144.39 Número diário de altas:
Mínimo 1o.quantil Mediana Média 3o.quantil Máximo Desvio.Padrão
1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.4676259 2.0000000 5.0000000 0.7829909 Número diário de internações ativas:
Mínimo 1o.quantil Mediana Média 3o.quantil Máximo Desvio.Padrão
0.0000 2.0000 3.0000 4.9413 8.0000 19.0000 4.3739 Número diário de UTI’s ativas:
Mínimo 1o.quantil Mediana Média 3o.quantil Máximo Desvio.Padrão
0.000000 0.000000 1.000000 1.049569 2.000000 6.000000 1.122959 Óbito
Não Sim
[1,] "Total" "195" "9"
[2,] "Percentual" "95.588%" "4.412%"Resultado COVID
DETECTÁVEL DETECTÁVEL/EXTERNO POSITIVO REAGENTE
[1,] "Total" "178" "3" "9" "14"
[2,] "Percentual" "87.255%" "1.471%" "4.412%" "6.863%"Comorbidade
Presença
0 1
[1,] "Total" "96" "108"
[2,] "Percentual" "47.059%" "52.941%"[1] 0.4008142p-valor não significativo. Não existe uma diferença significativa entre a quantidade de pacientes internados com e sem comorbidades.
Comorbidades
Quantas comorbidades
0 1 2 3
[1,] "Total" "96" "72" "24" "12"
[2,] "Percentual" "47.059%" "35.294%" "11.765%" "5.882%"Data do início dos sintomas
ASSINTOMÁTICO NÃO DISPONÍVEL
[1,] "Total" "1" "4"
[2,] "Percentual" "20%" "80%" 
Mínimo 1o.quantil Mediana Média 3o.quantil Máximo
"2020-04-04" "2020-10-25" "2021-03-09" "2021-01-22" "2021-05-13" "2021-06-26" Desvio.Padrão
127.3749 
# A tibble: 1 × 7
Mínimo `1o.quantil` Mediana `3o.quantil` Máximo Media Desvio.Padrão
<int> <dbl> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl>
1 1 2 3 5 12 3.69 2.76Tempo do início dos sintomas
ASSINTOMÁTICO NÃO DISPONÍVEL
[1,] "Total" "1" "4"
[2,] "Percentual" "20%" "80%" 
# A tibble: 1 × 7
Mínimo `1o.quantil` Mediana `3o.quantil` Máximo Media Desvio.Padrão
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 -10 1 3 5 24 3.41 3.73Diagnóstico na primeira semana dos sintomas
Não Sim
[1,] "Total" "17" "182"
[2,] "Percentual" "8.543%" "91.457%"Contato confirmado ou suspeito
Desconhecido Não Sim
[1,] "Total" "53" "20" "131"
[2,] "Percentual" "25.98%" "9.804%" "64.216%"Tempo de internação
Mínimo 1o.quantil Mediana Média 3o.quantil Máximo Desvio.Padrão
1.000000 5.000000 8.000000 10.985294 13.000000 57.000000 9.857346 
Tempo de UTI
Mínimo 1o.quantil Mediana Média 3o.quantil Máximo Desvio.Padrão
1.000000 3.000000 7.000000 9.688525 12.000000 57.000000 10.210356 
VM
Uso
Não Sim
[1,] "Total" "171" "33"
[2,] "Percentual" "83.824%" "16.176%"Tempo
Mínimo 1o.quantil Mediana Média 3o.quantil Máximo Desvio.Padrão
1.000000 3.000000 6.000000 9.322581 12.500000 28.000000 8.182856 
Dias de O2
Mínimo 1o.quantil Mediana Média 3o.quantil Máximo Desvio.Padrão
1.000000 2.000000 5.000000 6.727273 9.000000 32.000000 6.155830 
Sintomas
Múltiplos sintomas:
0 1 2 3 4 5 6 7 8
[1,] "Total" "3" "34" "46" "53" "44" "14" "4" "4" "2"
[2,] "Percentual %" "1.471" "16.667" "22.549" "25.98" "21.569" "6.863" "1.961" "1.961" "0.98"# A tibble: 1 × 7
Mínimo `1o.quantil` Mediana `3o.quantil` Máximo Media Desvio.Padrão
<int> <dbl> <int> <dbl> <int> <dbl> <dbl>
1 1 2 3 4 8 2.98 1.47
Raio-X
Primeiro raio-X:
[,1] [,2]
"Total" "Percentual"
Normal + TQT "1" "0.49%"
Normal "85" "41.667%"
Infiltrado Instersticial "10" "4.902%"
Condensação/Opacidade "36" "17.647%"
Infiltrado Instersticial + Condensação/Opacidade "1" "0.49%"
Hiperinsuflação "1" "0.49%"
Outro "22" "10.784%"
Condensação/Opacidade + Outro "0" "0%"
Não realizado "48" "23.529%" Segundo raio-X:
[,1] [,2]
"Total" "Percentual"
Normal + TQT "1" "0.49%"
Normal "21" "10.294%"
Infiltrado Instersticial "1" "0.49%"
Condensação/Opacidade "22" "10.784%"
Infiltrado Instersticial + Condensação/Opacidade "0" "0%"
Hiperinsuflação "1" "0.49%"
Outro "4" "1.961%"
Condensação/Opacidade + Outro "1" "0.49%"
Não realizado "153" "75%" 
# A tibble: 14 × 3
`RAIOX 1` `RAIOX 2` n
<fct> <fct> <int>
1 Normal + TQT Normal + TQT 1
2 Normal Normal 11
3 Normal Condensação/Opacidade 6
4 Infiltrado Instersticial Normal 2
5 Infiltrado Instersticial Infiltrado Instersticial 1
6 Infiltrado Instersticial Condensação/Opacidade 1
7 Condensação/Opacidade Normal 5
8 Condensação/Opacidade Condensação/Opacidade 12
9 Condensação/Opacidade Condensação/Opacidade + Outro 1
10 Infiltrado Instersticial + Condensação/Opacidade Condensação/Opacidade 1
11 Outro Normal 2
12 Outro Condensação/Opacidade 2
13 Outro Hiperinsuflação 1
14 Outro Outro 4Juntando para quatro categorias:
Primeiro raio-X.
[,1] [,2]
"Total" "Percentual"
Normal "86" "42.157%"
Infiltrado Instersticial "11" "5.392%"
Condensação/Opacidade "36" "17.647%"
Outro "23" "11.275%"
Não realizado "48" "23.529%" Segundo raio-X.
[,1] [,2]
"Total" "Percentual"
Normal "22" "10.784%"
Infiltrado Instersticial "1" "0.49%"
Condensação/Opacidade "22" "10.784%"
Outro "6" "2.941%"
Não realizado "153" "75%" 
# A tibble: 11 × 3
raiox1 raiox2 n
<fct> <fct> <int>
1 Normal Normal 12
2 Normal Condensação/Opacidade 6
3 Infiltrado Instersticial Normal 2
4 Infiltrado Instersticial Infiltrado Instersticial 1
5 Infiltrado Instersticial Condensação/Opacidade 2
6 Condensação/Opacidade Normal 5
7 Condensação/Opacidade Condensação/Opacidade 12
8 Condensação/Opacidade Outro 1
9 Outro Normal 2
10 Outro Condensação/Opacidade 2
11 Outro Outro 5
Tomografia
Primeira tomografia:
Normal Condensação/Opacidade Vidro Fosco Outro Não realizado
[1,] "Total" "17" "9" "69" "13" "96"
[2,] "Percentual" "8.333%" "4.412%" "33.824%" "6.373%" "47.059%" Segunda tomografia:
Normal Condensação/Opacidade Vidro Fosco Outro Não realizado
[1,] "Total" "0" "5" "14" "1" "184"
[2,] "Percentual" "0%" "2.451%" "6.863%" "0.49%" "90.196%" 
# A tibble: 6 × 3
`TOMO 1` `TOMO 2` n
<fct> <fct> <int>
1 Normal Vidro Fosco 1
2 Condensação/Opacidade Condensação/Opacidade 1
3 Vidro Fosco Condensação/Opacidade 3
4 Vidro Fosco Vidro Fosco 13
5 Outro Condensação/Opacidade 1
6 Outro Outro 1
Dímero-D
# A tibble: 8 × 9
name n Mínimo `1o.quantil` Mediana `3o.quantil` Maximo Média Desvio.Padrão
<chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 DIMERO D 1 164 89.3 295. 552. 974. 10000 1083. 1660.
2 DIMERO D 2 97 82.2 367. 612. 1167. 15105 1236. 1902.
3 DIMERO D 3 56 101. 387. 784. 1433. 7975. 1283. 1518.
4 DIMERO D 4 27 137. 420. 746 2115 7487 1520. 1851.
5 DIMERO D 5 10 229. 625 2149 5693. 7792 3129. 2916.
6 DIMERO D 6 5 435 527 637 803 835. 647. 173.
7 DIMERO D 7 4 108 567 856 1048. 1216. 759. 479.
8 DIMERO D 8 2 93 554. 1015. 1476. 1937. 1015. 1304.
Percentuais, por coleta:
# A tibble: 8 × 7
name normal alterado normal.percentual alterado.percentual n p.value
<chr> <int> <int> <dbl> <dbl> <int> <dbl>
1 DIMERO D 1 72 92 0.783 0.217 164 0.118
2 DIMERO D 2 38 59 0.644 0.356 97 0.0330
3 DIMERO D 3 19 37 0.514 0.486 56 0.0162
4 DIMERO D 4 9 18 0.5 0.5 27 0.0833
5 DIMERO D 5 2 8 0.25 0.75 10 0.0578
6 DIMERO D 6 1 4 0.25 0.75 5 0.180
7 DIMERO D 7 1 3 0.333 0.667 4 0.317
8 DIMERO D 8 1 1 1 0 2 1 Dímero-D por presença de comorbidade
Calculamos e utilizamos a média das coletas por paciente.
# A tibble: 2 × 7
`PRESENÇA DE COMORBIDADE` normal alterado normal.percentual alterado.percentual n p.value
<dbl> <int> <int> <dbl> <dbl> <int> <dbl>
1 0 40 38 0.513 0.487 78 0.821
2 1 31 55 0.360 0.640 86 0.00965Entre as crianças sem comorbidade a diferença em termos de frequência não é estatisticamente significativa. Entre as crianças com comorbidade a diferença é significativa, é mais comum Dímero-D alterado.
PCR
# A tibble: 8 × 9
name n Mínimo `1o.quantil` Mediana `3o.quantil` Maximo Média Desvio.Padrão
<chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 PCR 1 197 5 5 14.2 57.4 403 52.1 81.7
2 PCR 2 162 5 5 12.4 37.8 349 48.5 82.3
3 PCR 3 111 5 5 7.4 25.0 329. 28.2 54.8
4 PCR 4 61 5 5 9.9 26 305. 39.5 70.2
5 PCR 5 34 5 5.9 12.1 41.8 278 43.3 69.0
6 PCR 6 19 5 14.3 39.8 130. 911 121. 212.
7 PCR 7 12 5 17.8 34.1 72 224 68.0 81.2
8 PCR 8 6 5 5.95 12.4 28.2 52.8 20.0 19.1
Percentuais, por coleta:
# A tibble: 8 × 7
name normal alterado normal.percentual alterado.percentual n p.value
<chr> <int> <int> <dbl> <dbl> <int> <dbl>
1 PCR 1 58 139 0.417 0.583 197 0.00000000788
2 PCR 2 55 107 0.514 0.486 162 0.0000440
3 PCR 3 47 64 0.734 0.266 111 0.107
4 PCR 4 21 40 0.525 0.475 61 0.0150
5 PCR 5 6 28 0.214 0.786 34 0.000161
6 PCR 6 2 17 0.118 0.882 19 0.000579
7 PCR 7 2 10 0.2 0.8 12 0.0209
8 PCR 8 2 4 0.5 0.5 6 0.414 PCR por presença de comorbidade
Calculamos e utilizamos a média das coletas por paciente.
# A tibble: 2 × 7
`PRESENÇA DE COMORBIDADE` normal alterado normal.percentual alterado.percentual n p.value
<dbl> <int> <int> <dbl> <dbl> <int> <dbl>
1 0 28 65 0.301 0.699 93 1.25e- 4
2 1 14 90 0.135 0.865 104 9.16e-14Ambas são estatisticamente significativas. Independente da criança ter comorbidade, é mais comum / frequente, de maneira significativa, PCR alterado.
VHS
# A tibble: 4 × 9
name n Mínimo `1o.quantil` Mediana `3o.quantil` Maximo Média Desvio.Padrão
<chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 VHS 1 119 1 12 26 44.5 130 32.8 27.9
2 VHS 2 67 1 10 22 40 115 29.3 25.8
3 VHS 3 28 1 22 30.5 48 106 39.2 29.2
4 VHS 4 7 5 12 28 54.5 82 35.4 32.4
Dímero-D, PCR & VHS
Aqui usamos as médias das coletas de cada paciente. 107 pacientes tiveram as três medidas coletadas.
Na diagonal temos os histogramas, mostrando como cada variável se distribuí. Os risquinhos na parte de baixo indicam aonde cada observação se localiza. Nos painéis superiores temos as correlações, estrelas indicam significância (três estrelas significam p-valor < 0.0001). Nos painéis inferiores temos os gráficos de dispersão num estilo mapa de calor para facilitar a visualização, dado que temos muitas observações. As retas em vermelho correspondem a modelos lineares para indicar a tendência, em cinza seus intervalos de 95% de confiança.
Linfócitos
Normal Decreased Increased Não disponível
[1,] "Total" "111" "79" "7" "7"
[2,] "Percentual" "54.412%" "38.725%" "3.431%" "3.431%" # A tibble: 11 × 9
name n Mínimo `1o.quantil` Mediana `3o.quantil` Maximo Média Desvio.Padrão
<fct> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 linfocitos 1 197 75 957 2015 3425 11650 2622. 2141.
2 linfocitos 2 159 63 1128 2170 4052. 12020 2794. 2204.
3 linfocitos 3 108 19 1417. 2392 4146. 12020 3005. 2245.
4 linfocitos 4 65 451 1660 2897 4825 14096 3550. 2873.
5 linfocitos 5 35 61 1362. 2886 4514. 9799 3206. 2293.
6 linfocitos 6 24 199 1263. 2262 3514. 10260 2883. 2433.
7 linfocitos 7 18 113 1258. 1860. 2925. 6739 2129. 1597.
8 linfocitos 8 10 96 923 1418. 1733. 2470 1324 736.
9 linfocitos 9 7 238 1146 2048 2154. 3188 1725 996.
10 linfocitos 10 6 338 1067. 1962 2652. 4879 2132 1622.
11 linfocitos 11 3 436 890 1344 1841 2338 1373. 951.
Neutrófilos
Normal Decreased Increased Não disponível
[1,] "Total" "109" "41" "47" "7"
[2,] "Percentual" "53.431%" "20.098%" "23.039%" "3.431%" # A tibble: 11 × 9
name n Mínimo `1o.quantil` Mediana `3o.quantil` Maximo Média Desvio.Padrão
<fct> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 neutrofilos 1 197 79 2357 4548 6921 28677 5465. 4555.
2 neutrofilos 2 159 335 2175 4151 6697 24798 5200. 4525.
3 neutrofilos 3 108 246 2856. 4600. 7475 24468 5812. 4478.
4 neutrofilos 4 65 382 3257 4781 7178 16770 6016. 4045.
5 neutrofilos 5 35 672 2886. 4351 8763 25846 6325. 5362.
6 neutrofilos 6 23 926 3328 5222 7988. 13629 5891. 3363.
7 neutrofilos 7 16 469 3976 6514. 9924. 23949 8332. 6829.
8 neutrofilos 8 10 235 3265 5742 9221 18880 6644. 5499.
9 neutrofilos 9 7 230 2483 3524 14056. 24474 8758. 9008.
10 neutrofilos 10 6 514 1296 3873 22724. 36368 12346. 15820.
11 neutrofilos 11 3 355 908 1461 4930. 8400 3405. 4361.
Linfócitos vs. Neutrófilos
# A tibble: 9 × 3
linfócitos neutrófilos n
<fct> <fct> <int>
1 Normal Normal 62
2 Normal Decreased 27
3 Normal Increased 22
4 Decreased Normal 45
5 Decreased Decreased 10
6 Decreased Increased 24
7 Increased Normal 2
8 Increased Decreased 4
9 Increased Increased 1
iga, igg & igm
# A tibble: 6 × 9
name n Mínimo `1o.quantil` Mediana `3o.quantil` Maximo Média Desvio.Padrão
<chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 iga 1 6 46 76 99.5 138 221 114. 62.8
2 iga 2 1 54 54 54 54 54 54 NA
3 igg 1 8 16.6 601. 850. 1062. 2026 881. 639.
4 igg 2 1 907 907 907 907 907 907 NA
5 igm 1 7 0.6 53.5 82 144. 341 117. 113.
6 igm 2 1 95 95 95 95 95 95 NA CV e tempo inicio dos sintomas
# A tibble: 3 × 9
`CARGA VIRAL` Mínimo `1o.quantil` Mediana `3o.quantil` Máximo Media Desvio.Padrão n
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <int>
1 ALTA -8 1 2 3 8 2.14 2.27 59
2 BAIXA 0 2 4 6 14 4.73 3.33 45
3 MÉDIA -1 1.25 3 5.5 15 3.9 3.64 30Quanto maior o nível de carga viral, menor o tempo médio do início dos sintomas.
# A tibble: 3 × 2
` ` `valor-p`
<chr> <dbl>
1 Alta vs. Baixa 0.0000255
2 Alta vs. Média 0.0198
3 Baixa vs. Média 0.320 As diferenças médias entre os grupos de carga viral alta e baixa, e alta e média são significativas. A diferença média entre os grupos de baixa e média não é estatisticamente significativa.
Referências
A análise estatística foi realizada no ambiente de computação estatística
R(R Core Team, 2022). Os principais pacotesRutilizados foram o {dplyr} (Wickham et al., 2022), {tidyr} (Wickham & Girlich, 2022), {forcats} (Wickham, 2021), {lubridate} (Grolemund & Wickham, 2011), {ggplot2} (Wickham, 2016), {patckwork} (Pedersen, 2020), {geobr} (Pereira & Gonçalves, 2022), {psych} (Revelle, 2022), e {ggalluvial} (Brunson & Read, 2020).
R Core Team (2022). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/
Wickham, H., François, R., Henry, L., Müller, K. (2022). dplyr: A Grammar of Data Manipulation. R package version 1.0.9. https://CRAN.R-project.org/package=dplyr
Wickham, H., Girlich, M. (2022). tidyr: Tidy Messy Data. R package version 1.2.0, https://CRAN.R-project.org/package=tidyr
Wickham, H. (2021). forcats: Tools for Working with Categorical Variables (Factors). R package version 0.5.1, https://CRAN.R-project.org/package=forcats
Grolemund, G., Wickham, H. (2011). Dates and Times Made Easy with lubridate. Journal of Statistical Software, 40(3), 1-25. https://www.jstatsoft.org/v40/i03/
Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York
Pedersen, T. L. (2020). patchwork: The Composer of Plots. R package version 1.1.1. https://CRAN.R-project.org/package=patchwork
Pereira, R. H. M., Gonçalves, C. N. (2022). geobr: Download Official Spatial Data Sets of Brazil. R package version 1.6.5999, <https://github.com/ipeaGIT/geobr
Revelle, W. (2022). psych: Procedures for Personality and Psychological Research, Northwestern University, Evanston, Illinois, USA, R package version 2.2.3. https://CRAN.R-project.org/package=psych
Brunson, J. C., Read, Q. D. (2020). ggalluvial: Alluvial Plots in ‘ggplot2’. R package version 0.12.3. http://corybrunson.github.io/ggalluvial/